<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">03 de setembro, às 15:00h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Ming-Hui Chen</b>.<br><br>Ming-Hui é professor e, atualmente, Chefe do Departamento de Estatística da University of Connecticut (EUA). Ele obteve o grau de Doutor em Estatística pela Purdue University (EUA). Suas áreas de pesquisa são: Inferência Bayesiana, Dados Categóricos, Big Data, Dados de DNA Microarray, Dados faltantes, Metodologia Monte Carlo, Análise de Sobrevivência e Seleção de Variáveis.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br><font color="#ff0000">Ressalto que este seminário será excepcionalmente às 15:00h.</font><br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Ming-Hui Chen (University of Connecticut, EUA)<br><br><i>A power prior approach for leveraging external longitudinal and competing risks survival data within the joint modeling framework.</i><br><br>In this paper, we propose a new partial borrowing-by-parts power prior for carrying out the analysis of co-longitudinal and survival data within the joint modeling framework. The borrowing-by-parts power prior facilitates borrowing the information from a subset of the data, from a subset of the model parameters, or from the different parts of the joint model. The deviance information criterion is used to quantify the gain in the fit of the current longitudinal and survival data when leveraging external co-data. A Markov chain Monte Carlo sampling algorithm is developed for carrying out Bayesian computations. The proposed methodology is motivated by two large concurrent clinical trials: Selenium and Vitamin E Cancer Prevention Trial (SELECT) and Prostate, Lung, Colon, Ovarian (PLCO) prevention trial. In both trials, the longitudinal biomarkers and competing risks survival data were collected. A detailed analysis of the PLCO and SELECT data is conducted to demonstrate the usefulness of the proposed methodology. This is a joint work with Md. Tuhin Sheikh, Jonathan A. Gelfond, and Joseph G. Ibrahim.<br clear="all"><div><br></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>